Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Prediksi Jumlah Produksi PT Wings Padaharja - Firmansyah, Muchamad Aries; Murtopo, Aang Alim; Fadilah, Nurul (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Penerapan sistem prediksi produksi berbasis kecerdasan buatan menjadi solusi penting dalam menjawab tantangan ketidakpastian pada sektor manufaktur, khususnya di lingkungan usaha mikro seperti PT Wings Padaharja. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi jumlah produksi harian dengan memanfaatkan metode Fuzzy Tsukamoto guna meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan operasional. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif terapan dengan metode eksperimen, di mana data historis produksi tahun 2024 yang mencakup empat variabel utama—penjualan, permintaan, persediaan, dan retur—dianalisis melalui tahapan fuzzyfikasi, penetapan aturan IF–THEN, inferensi fuzzy, dan defuzzifikasi menggunakan metode rata-rata tertimbang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi yang dikembangkan mampu menghasilkan estimasi produksi dengan tingkat kesalahan yang masih dalam batas wajar, ditunjukkan oleh nilai MAE sebesar 65,21, MSE sebesar 15.698,8, dan RMSE sebesar 92,02. Temuan ini menunjukkan bahwa metode Fuzzy Tsukamoto efektif dalam menangani ketidakpastian dan kompleksitas data produksi, serta dapat diimplementasikan sebagai sistem pendukung keputusan bagi pelaku industri skala kecil hingga menengah; selanjutnya, pengembangan model lanjutan dapat diarahkan pada integrasi variabel eksternal dan penggunaan algoritma yang lebih kompleks seperti ANFIS untuk peningkatan akurasi prediktif